Using the full potential of Airborne Laser Scanning (aerial LiDAR) in wildlife research
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Species' habitats are strongly influenced by the 3‐dimensional (3D) structure of ecosystems. The dominant technique used to measure 3D structure is Airborne Laser Scanning (ALS), a type of LiDAR (Light Detection and Ranging) technology. Airborne Laser Scanning captures fine‐scale structural information over large spatial extents and provides useful environmental predictors for habitat modeling. However, due to technical complexities of processing ALS data, the full potential of ALS is not yet realized in wildlife research, with most studies relying on a limited set of 3D predictors, such as vegetation metrics developed principally for forestry applications. Here, we highlight the full potential of ALS data for wildlife research and provide insight into how it can be best used to capture the environmental conditions, resources, and risks that directly determine a species' habitat. We provide a nontechnical overview of ALS data, covering data considerations and the modern options available for creating custom, ecologically relevant, ALS predictors. Options included the following: i) direct point cloud approaches that measure structure using grid, voxel, and point metrics, ii) object‐based approaches that identify user‐defined features in the point cloud, and iii) modeled environmental predictors that use additional modeling to infer a range of habitat characteristics, including the extrapolation of field acquired measurements over ALS data. By using custom ALS predictors that capture species‐specific resources, risks, and environmental conditions, wildlife practitioners can produce models that are tailored to a species' ecology, have greater biological realism, test a wider range of species‐environment relationships across scales, and provide more meaningful insights to inform wildlife conservation and management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».